数据库迁移的一种方法

当数据库记录突破 10 亿条，原本几毫秒的查询变成几秒钟，批处理任务跑上数小时，这样的性能瓶颈对任何系统都是灾难。但更大的挑战在于，这是金融系统的支付、订单和账本数据，业务不允许一秒钟的停机时间。 这篇来自惊心动魄的实战案例给出了一个渐进式的解决方案。核心思路是把风险拆解成可控的小步骤：先迁移不再变化的冷数据，按主键分块并行处理，暂时禁用索引以提升速度。接着通过双写机制捕获实时流量，每笔新交易同时写入新旧两个数据库，失败的写入推送到 Kafka 队列反复重试，确保数据最终一致。 最巧妙的设计是影子读阶段。用户请求仍然从旧库读取，但每个查询会在后台悄悄对新库执行一遍，比对结果差异。这个过程持续数周，让团队发现了测试环境永远抓不到的问题：时区处理差异、NULL 值的默认行为、字符排序规则不同。这些都是真实流量才能暴露的坑。 最后的切换选在凌晨流量最低时进行，提前通过合成查询预热新库的缓存和索引，然后通过功能开关逐步转移读流量。团队盯着 Grafana 面板上的延迟、错误率和业务指标曲线，24 小时后才确认切换成功。 这个方案对于数据库迁移，比如信创改造的时候很有借鉴价值。我认为这里有三个关键的设计： 一是渐进式风险控制，每一步都可以独立验证和回滚； 二是用真实流量做验证，影子读比任何测试都更能发现兼容性问题。 三是可观测性优先，从数据库内部的 WAL 日志、缓存命中率，到业务层的订单量和收入流量，全程监控让团队能及时发现异常。